基于多传感器的牙鲆鱼养殖远程水质监测系统

来源:用户上传      作者:唐博 李密生 李警波 吴菲

　　摘 要：为改善牙鲆（Paralichthys olivaceus）养殖中水质管理这一关键环节，基于多传感器技术，设计一种远程水质监测系统。系统底层硬件为STM32F103RCT6单片机模块，集合pH传感器、溶解氧传感器、温度传感器、浊度传感器等完成养殖池内的数据采集工作，采用LoRa技术作为无线传输模块，数据由传输模块到达上位机，实现水质数据的采集，系统可以完成实时监测和历史数据查询，为养殖户节省大量人工和时间成本。
　　关键词：牙鲆（Paralichthys olivaceus）;养殖;水质监测;传感器;LoRa
　　牙鲆（Paralichthys olivaceus）为比目鱼类， 属鲽形目，鲆科，牙鲆属， 其肉质细嫩、味道鲜美， 且生长快、市场价格高，是我国近海常见鱼类， 也是一种优良的海水养殖品种[1]。近些年我国海洋工业蓬勃发展，间接引起了气候变暖和海水污染，尤其是近海湾一带的海水质量下降，这对海水养殖业造成了巨大的影响。随着牙鲆养殖业的发展， 集约化程度越来越高， 导致病害频繁发生。同野生鱼养殖不同的是，牙鲆的人工养殖完全依赖海水质量，海水污染就衍生出许多生物疾病，水质不良会间接影响浊度、溶氧量等水质基数的改变，从而给予细菌良好的繁殖条件，造成细菌病爆发和大量牙鲆死亡，影响养殖产量。因此，养殖环境的水质监测显得尤为重要，通过监测数据可以使养殖户更加直观地了解养殖环境的情况，从而做好人工干预，防止疾病的爆发，保证养殖的产量和质量。
　　根据以往牙鲆鱼养殖经验，海水温度14～23 ℃最适宜牙鲆的生长，我国渔业水质标准规定海水养殖水体pH值为7.0～8.5，池塘水质酸碱度过高或过低都对水生动物产生不利影响，非离子氨氮含量应不超过0.02 mg/L，溶解氧含量为连续24小时中，16小时以上必须大于5 mg/L，其余任何时候不得低于3 mg/L[2]。传统的水质测量为人工采集，耗时长、精确率低，水质数据受很多不可抗因素影响。因此只有实时水质监测系统才能满足养殖需求，通过24小时的实时数据反馈，使养殖户做好水体控制和疾病的防范。
　　1 系统总体架构
　　平台主要由环境数据检测、数据传输处理和系统平台三个部分组成。水质监测部分以STM32传感器为设计核心，多种传感器组合搭建，检测装置主要包括温度传感器、pH传感器、溶氧量传感器、浊度传感器等，数据通过串口总线传送给主控芯片。数据传输部分采用LoRa协议搭建网络节点环境，为实现大范围、全天候的水质监测，通信距离是需要重点考虑的因素，综合以上分析可知，使用LoRa技术组网时不依赖运营商，在没有信号的郊区也能有稳定的通信效果，这样便于实现远程这一设计目标[3]。软件平台可以提供实时的水质数据和可视化的数据变化，为养殖决策提供理论基础。水质监测系统总体结构图如图1所示。
　　2 各模块及原理
　　2.1 水体监测模块及原理
　　2.1.1 水温检测 水温是牙鲆致病的关键因素，水温的变动会间接影响到水体的其他因素。水体温度测量采用的是DS18B20温度传感器，它的测量范围是-55～115℃，测量精度为±0.1℃。它的接口方式为单总线方式，由于它独特的接口方式，可以使传感器与微处理器连接时实现单线即可完成双向通讯的操作，提高了抗干扰的性能。水温传感器主要通过电阻和热电偶的变化，将得到的变化量转换为电压信号或者电流，电信号通过最后的放大和调整得到最终的数据从而起到温度测量的目的[4]。
　　2.1.2 pH值检测 pH值反映了海水水体的酸碱程度，同淡水不同的是，海水盐度更高，长时间浸泡容易使传感器腐蚀损坏。pH检测模块选用DPS-600C数字式传感器，整体为防水设计，可以在海水的高腐蚀性环境中进行测量，测量范围为0～14 pH，pH精度为±0.02 pH。传感器主要依靠探头部分对水体中的氢离子浓度进行测量，氢离子在水体中运动所产生离子偏差，通过玻璃复合电极原理，使玻璃膜与待测水体发生氢离子交换，从而产生电位差来确定溶液的pH值[5]。
　　2.1.3 溶解氧检测 水体溶解氧指的就是水中氧分子的含量，溶解氧不仅关系鱼类的正常生长，还关系着水质自身的调节情况。溶解氧传感器以膜传感器为主，传感器由阴阳两个电极和氯化钾或氢氧化钾电解液组成，氧分子由膜进入电解液，通过施加电压，与阴阳两极发生化学反应，电子由阴极释放由阳极接受从而形成回路产生电流，通过测量电流的变化完成溶解氧含量的测量[6]。本系统采用测量范围为0～20 mg/L，精度为±2%FS的DOS-600数字式溶解氧传感器。
　　2.1.4 盐度检测 海水盐度对于牙鲆的生長和存活率有着显著的影响，牙鲆为广盐性鱼类，不同时期的牙鲆对于盐度的需求相差很大[7]，所以对于盐度的测量就有较高要求，普通的实验室检测无法满足牙鲆的实时检测需求。本系统采用DSS-600盐度传感器，测量范围为0～50 ppt，精度为±2%，盐度传感器通过测量溶液的导电率性来确定它的盐分。
　　2.1.5 浊度检测 水体浑浊为细菌的滋生提供了有利条件，养殖水体中的浊物多是泥沙、食料残渣、排泄物和微生物等，浊度传感器是依靠光线在水中的折射程度来判定水中浊度的大小[8]，系统采用DTS-600浊度传感器，此传感器通过散射光测定法测量浊度，较其他的测量方法范围更广，更适合于大型养殖池内。
　　2.1.6 氨氮检测 水体中的氨氮含量越高对于鱼的毒性越强，中毒鱼会出现生长缓慢，摄食减少等情况，本系统采用ANB-300氨氮传感器，传感器测量范围是0～10 mg/L，输出方式采用RS-485ModbusRTU标准协议，传感器通过铵离子电极来测定溶液中的铵离子浓度，电信号传送到主板完成氨氮的监测工作。 　　2.1.7 亞硝酸盐检测 亚硝酸盐是自然界中最普遍的含氮化合物，也是养殖水体中最常见的有毒有害物之一，亚硝酸盐中毒可引起鱼类的大量死亡，严重影响产量。本系统采用EVYXS21D数字型亚硝酸盐传感器，测量范围为0.1～10 000 mg/L。测量原理为离子电离法，亚硝酸盐会在电极表面发生氯化反应从而释放电子，电极收集电子产生电流，再将电流转换为电信号输出由主板接受，由此完成亚硝酸盐的检测。
　　2.2 STM32芯片处理模块
　　STM32是ARM系列处理器中具有低功耗、低电压、高性能等特点的32位闪存微控制器，它不仅开发成本低廉，而且具有高集成度和开发简易的优点。本系统采用的是基于ARM公司的CortexTM-M3内核的STM32F1系列微控制器， STM32F1系列微控制器在低功耗状态时最低消耗仅为36 mA的电流，串口设置丰富，0等待状态内存访问时的最大频率为72 MHz，性能为1.25 DMIPS /MHz，STM32F1系列微控制器所具备的一流外设和高性能，可以满足水质实时监测等功能。除温度传感器采用模拟量输出模块，其他传感器的数据输出均采用485通讯接口和Modbus 协议进行输出，Modbus 协议可以提供稳定传输和远距离传输，更适用于本系统水质监测数据的传输需要。系统硬件结构图如图2所示。
　　2.3 数据传输模块
　　数据传输采用AS32-TTL-100无线数据传输模块，模块采用SX1278为主芯片，芯片由8个上行信道和一个下行信道构成，LoRa扩频传输，TTL电平输出，兼容3.3 V与5 V的IO口电压。通过LoRa扩频使模块具有更远的通信距离，通信距离最远可以到达15 km[9]。模块具有四种工作模式，可以在运行时根据需要进行切换。在低电量需求时，可以采用省电模式，电流的消耗量仅为几十μA。AS32的工作频率为410～441 MHz，共由32个信道组成，信道之间的间隔为1 M，串路的波特率、收发频率、发射功率等各个参数都可以进行修改。
　　3 系统设计
　　牙鲆鱼养殖水质监测系统由三个功能模块构成，分别是系统管理、数据查询和实时显示，系统功能结构示意如图3所示。系统管理部分主要职能是对使用系统的用户进行管理，包括用户登录以及用户对数据的管理和获取。用户登录系统后便可以进行数据查询和数据显示等功能，通过数据查询功能，用户不仅可以看到以往的历史数据，还可以对实时数据进行观测，数据显示方式也可以分为数值显示和可视化图表显示，使用户能更直观地看到数据的变化，并对数据进行分析，以便对牙鲆养殖进行水体控制和疾病预防。
　　4 基于多传感器的牙鲆鱼养殖远程水质监测系统的优势
　　基于多传感器的牙鲆养殖水质监测系统于2020年4月至5月中旬在秦皇岛市某水产养殖基地的牙鲆鱼养殖池内进行测试，结果显示，通过实时监测可以随时了解到养殖池的水质变化，养殖户可以最快速地进行疾病的预防，从而提高养殖的质量和产量。该系统可以实时监测水质情况，操作简便，监测数据快速精准，使养殖人员能及时采取预防措施，避免养殖发生病害风险。系统总体维护方便，传感器设计灵活，可以随着养殖需要进行拓展。与其他相关系统相比，本系统采用LoRa协议搭建网络节点环境，可以提供更远距离的数据传输，数据传输速度快且更加稳定，系统以STM32F103RCT6为开发主板，集成度更高串口设计更灵活，系统具有可视化功能，与传统的数值显示相比，数据获取更直观，使养殖人员能够更加方便地获取数据变化从而进行决策。
　　5 结语
　　本文针对牙鲆养殖环境检测的情况设计了以多传感器为基础，采用LoRa技术作为无线传输模块，STM32F103RCT6单片机为牙鲆养殖水质监测系统的核心，实现了对牙鲆养殖环境的数据采集。本系统采用三层体系结构，针对不同层次进行了相应的硬件和软件的设计，解决了数据的远程传输和数据时效性等问题，整个系统耗电低，功能强大，可扩展性强，可以满足海水养殖环境数据的采集需求，大大节省了人工消耗和时间投入，相对于传统的人工数据采集，本系统精度高，效率快，可以减少因水质数据不清晰而导致的牙鲆病害，从而保障了养殖产量和收益，降低了病害风险，在牙鲆养殖领域有着广阔的应用前景。
　　参考文献：
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　　（收稿日期：2020-05-22;修回日期：2020-06-17）
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